doi: mkts.v26i1.26211

## Penggunaan Metode AHP dan GIS Untuk Zonasi Daerah Rawan Banjir Rob di Wilayah Medan Utara
Novrizal Ardian Saputra 1 , * A. Perwira Mulia Tarigan 1 , A. Bima Nusa 2
1 Program Studi S2 Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara
2 Program Studi S3 Pengembangan Wilayah Daerah, Universitas Sumatera Utara
*) a.perwira@usu.ac.id
Received: 30 Oktober 2019 Revised: 4 Juni 2020 Accepted: 16 Juni 2020

## Abstract
Tidal floods  that  occur in  the  North  Medan  area due  to  overflowing  of  sea  water  when  the  tide  enters  the land,  both  directly  and  through  river  floods.  The  land  area  affected  by  tidal  floods  is  getting  wider  and wider, so there needs to be an analysis of the level of vulnerability of tidal flooding so that the handling and prevention efforts can be on target. Determination of zonation with the level  of  tidal flood hazard involves various criteria, for this reason the AHP and GIS integration method is used to make rational decisions from several criteria and draw them on a zoning map. The results obtained in the North Medan area showed that 30.91  ha  (0.33%)  had  very  high  levels,  1,515.98  ha  (16.09%)  had  high  levels,  4,411.92  ha  (46.83%)  had moderate  levels,  3,176.83  ha  (33.72%)  had  low  levels,  284.81  ha  (3.02%)  had  very  low  levels  of vulnerability to tidal flooding.
Keywords: Analytic hierarchy process, GIS, zonation of tidal flood

## Abstrak
Banjir rob yang terjadi pada area Medan Utara dikarenakan luapan  air laut ketika pasang yang masuk ke daratan, baik secara langsung maupun secara tidak langsung yaitu melalui luapan air sungai. Area daratan yang terdampak banjir rob semakin lama semakin luas, sehingga perlu ada analisa terhadap zonasi tingkat kerawanan  terjadi  banjir  rob  agar  upaya  penanganan  dan  pencegahan  dapat  tepat  sasaran.  Penentuan zonasi  dengan  tingkat  kerawanan  banjir  rob  ini  melibatkan  berbagai  kriteria,  untuk  itu  digunakan  metode integrasi  AHP  dan  GIS  agar  dapat  mengambil  keputusan  yang  rasional  dari  beberapa  kriteria  serta menggambarkannya pada sebuah peta zonasi. Hasil yang didapatkan pada area Medan Utara bahwa 30,91 ha  (0,33%)  mempunyai  tingkat  kerawanan  sangat  tinggi,  1.515,98  ha  (16,09%)  dengan tingkat  kerawanan tinggi,  4.411,92  ha  (46,83%)  dengan  tingkat  kerawanan  sedang,  3.176,83  ha  (33,72%)  dengan  tingkat kerawanan rendah, 284,81 ha (3,02%) dengan tingkat kerawanan sangat rendah.
Kata kunci: Analytic hierarchy process, GIS, zonasi resiko banjir rob

## Pendahuluan
Banjir  adalah  fenomena  yang  menghancurkan yang  menyebabkan  hilangnya  nyawa  manusia  dan kerusakan  properti  (Marfai et  al., 2008).  Sebagai negara  kepulauan,  Indonesia  mempunyai  banyak wilayah  pesisir  yang  sangat  rentan  terkena  banjir. Banjir  ini  menggenangi  daerah  pesisir  yang  lebih rendah dari elevasi muka air laut pasang, sehingga banjir ini selalu terjadi secara periodik pada waktu air  laut  pasang.  Karakteristik  banjir  seperti  ini secara  umum  disebut  banjir  rob.  Menurut Kurniawan  (Kurniawan,  2014),  cara  terjadi  banjir
rob dapat secara langsung maupun tidak langsung. Banjir  rob  secara  langsung  terjadi  pada  daerah pesisir  pantai,  di  mana  air  laut  pasang  langsung menggenangi  daerah  tersebut.  Sedangkan  banjir rob  secara  tidak  langsung  yaitu  air  laut  pasang menggenangi  daerah  yang  jauh  dari  tepi  pantai melalui  luapan  air  sungai  dan  diperparah  dengan drainase yang tidak terawat pada daerah tersebut .
Berdasarkan  kajian  banjir  rob  di  kota  Semarang oleh  Kurniawan  (Kurniawan,  2014),  faktor  yang menyebabkan  terjadinya  banjir  rob  adalah:  (1) adanya  perbedaan  elevasi  di  mana  daratan
eksisting memang lebih rendah daripada permukaan air laut ketika terjadi pasang. (2) terjadi penurunan tanah eksisting pesisir yang sebelumnya diatas elevasi muka air laut pasang menjadi berada di bawah muka air laut pasang. Hal ini diakibatkan oleh groundwater  pumping yang  berlebihan  dan bertambahnya  beban  di  atas  muka  tanah  yang akibat  pertumbuhan  kota.  (3)  bertambahnya  tinggi permukaan  air  laut  akibat  pemanasan  global.  Hal ini  berdasarkan  dari  hasil  penelitian  Puslitbang Permukiman  dan  Prasaranan  Wilayah  tahun  2002 yang  menyebutkan  bahwa  permukaan  air  laut  di kawasan  pesisir  Kota  Semarang  mengalami kenaikan  sebesar  5  mm  setiap  tahunnya.  (4) sedimentasi pada sungai juga dapat mengakibatkan berkurangnya  kapasitas  sungai  tersebut,  sehingga air  akan  meluap  dan  mencari  tempat  yang  lebih rendah.  (5)  faktor  manusia,  seperti  pembuangan sampah sembarangan pada sungai dan perencanaan sistem  drainase  yang  tidak  tepat  serta  diperparah lagi  dengan  tidak  dirawatnya  sistem  drainase tersebut  dapat  secara  tidak  langsung  dapat mengakibatkan  terjadinya  banjir  rob.  (6)  curah hujan  yang  tinggi  dan  fenomena  alam  lainnya dapat juga memperparah terjadinya banjir rob.
Lokasi  penelitian  ini  adalah  di  area  Medan  Utara yang  terdiri  dari  tiga  kecamatan,  yaitu  Kecamatan Medan  Belawan  (enam  kelurahan),  Kecamatan Medan  Labuan  (enam  kelurahan)  dan  Kecamatan Medan Marelan (lima kelurahan). Untuk menentukan upaya atau metode penanganan banjir rob  yang  efektif  dan  efisien,  maka  diperlukan analisis  terhadap  berbagai  faktor  dan  kondisi lingkungan, seperti data tanah, kondisi lingkungan, faktor sosial sampai dengan sumber pendanaannya.
Teknik Multi-criteria  decision  making (MCDM) merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  dari beberapa pilihan alternatif  yang ada. Terdapat  dua macam  kategori  MCDM,  yaitu Multiple  Objective Decision  Making (MODM) dan Multiple Attribute Decision  Making (MADM).  Perbedaannya  adalah jika  MADM  tidak  terlalu  banyak  membutuhkan analisa  matematik  atau  dapat  digunakan  untuk pemilihan hanya terhadap sejumlah kecil alternatif saja, maka MODM menggunakan optimasi teknik- teknik matematik dan untuk jumlah alternatif yang sangat  besar. Analytic  Hierarchy  Process (AHP) merupakan  salah  satu  metode  dari  MADM (Rahardjo et al. , 2004).
Secara  prinsip,  tahapan  analisis  ini  adalah  dengan memberikan  seperangkat  alternatif  yang  akan dievaluasi  oleh  para stakeholder berdasarkan kriteria-kriteria  yang  bertentangan  dan  tidak seimbang.  Kriteria-kriteria  tersebut  harus  dapat diukur  dan  mempunyai  nilai  yang  nantinya  secara perhitungan  dapat  menghasilkan  nilai  akhir  yang
menunjuk  kepada  alternatif  sebagai  keputusan yang terbaik.
Saat  ini  di  seluruh  dunia  metode  ini  telah  banyak digunakan pada berbagai bidang pekerjaan, seperti contohnya  untuk  menentukan  kontraktor  sebuah pekerjaan  konstruksi  (Al-Harbi,  2001),  penilaian kesesuaian lahan (Agarwal et al., 2013; Aydi et al.,
2016;  Chabuk et  al .,  2017;  Gumusay et  al .,  2016; Kamali et  al .,  2015;  Khodaparast et  al .,  2018), perencanaan tata ruang wilayah perkotaan (Ahakili,  2016),  manajemen  sumber  daya  air (Calizaya et  al .,  2010;  Chowdary et  al .,  2013), pemetaan  wilayah  banjir  &  resikonya  (Ouma  & Tateishi,  2014;  Papaioannou et  al .,  2015), pencemaran lingkungan (Serbu et al ., 2016).
Wątróbski (Wątróbski et al ., 2019) menyampaikan bahwa sampai dengan saat ini telah banyak metode MCA  yang  dikembangkan,  antara  lain: Simple Additive  Weighting (SAW), Technique  for  Order by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),  AHP, Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART),  ELECTRE, Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT)  dan  masih  banyak  yang  lainnya. Setiap metode masing-masing memiliki
keunggulan  dan  kelemahan,  para  pengambil keputusan  harus  mampu  memilih  metode  mana yang  akan  digunakan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dan  permasalahan  yang  dihadapi. Secara  garis  besar  tahapan  dalam  AHP  dibagi dalam  dua tahap  yaitu structuring dan assessment . Pada  tahapan  pertama  atau structuring adalah proses menstrukturkan alur pengambilan keputusan  berdasarkan  komponen  AHP,  yaitu: penentuan  tujuan  dari  keputusan  yang  akan diambil, penentuan kriteria-kriteria untuk mencapai  tujuan  yang  ditentukan  oleh  para  ahli yang  ditunjuk,  stakeholder  yang  berkepentingan dalam  pengambilan  keputusan  ini  atau  dapat  juga dari  referensi/penelitian  ilmiah  yang  sesuai,  serta penentuan  alternatif-alternatif  keputusan  yang tersedia dan paling mendekati kriteria-kriteria yang dibutuhkan pada tujuan.
Kriteria-kriteria AHP dalam penelitian ini ditentukan  dari  studi  literatur,  jurnal-jurnal  ilmiah serta  juga  berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  para ahli  yang  berkompeten  di  bidangnya.  Beberapa jurnal  ilmiah  yang  telah  dilakukan review adalah jurnal  ilmiah  yang  menggunakan  metode  AHP dengan topik yang berkaitan dengan penelitian ini, yaitu Ouma dan Tateishi (Ouma & Tateishi, 2014) yang  menganalisa  tingkat  kerentanan  terhadap resiko banjir menggunakan AHP dan menggambarkan  dalam  sebuah  peta  dengan  GIS dan  Papaioannou    (Papaioannou et  al .,  2015) menganalisa  area  dengan  potensi  resiko  banjir menggunakan AHP dan GIS.
Hasil dari review beberapa jurnal ilmiah (Ouma  & Tateishi,  2014;  Papaioannou et  al. ,  2015)  dan diskusi  dengan  para  ahli,  maka  diputuskan  bahwa kriteria  AHP  untuk  penentuan  zona  rawan  banjir rob di Medan Utara ini adalah:
Jenis  tanah;  kriteria  ini  memperhatikan  kadar lempung  dan  pasir  pada  suatu  area.  Kadar  pasir yang  yang  tinggi  dapat  mempercepat  proses penyusutan banjir.
Curah  hujan;  pada  daerah  yang  jauh  dari  garis pantai  dapat  juga  terkena  banjir  rob  akibat  luapan dari  sungai.  Salah  satu  penyebab  meningkatnya debit air sungai adalah dari curah hujan. Sehingga analisa  terhadap  tingkat  curah  hujan  disebuah wilayah  menjadi  sangat  penting,  karena  dapat meningkatkan  kerawanan  sebuah  daerah  terhadap banjir rob.
Tata  guna  lahan;  kriteria  ini  berkaitan  dengan penggunaan  lahan  yang terdampak oleh banjir rob tersebut. Karena banjir rob akan berdampak sangat besar,  baik  dari  segi  material  maupun  imaterial, apabila  mengenai  daerah  yang  digunakan  sebagai pemukiman yang padat penduduk. Namun dampak tersebut  akan  lebih  kecil  apabila  banjir  rob  terjadi pada  lahan  kosong  atau  daerah  yang  tidak memiliki fungsi.
Jarak  dari  sungai;  banjir  rob  tidak  hanya diakibatkan  dari  luapan  air  laut  pasang,  namun banjir  tersebut  dapat  terjadi  akibat  luapan  air sungai.  Hal  ini  dikarenakan  ada  kemungkinan lebar  sungai  yang  menyempit  atau  sedimentasi dasar  sungai  akibat  dari  pembuangan  sampah sembarangan.
Jarak  dari  laut;  banjir  rob  merupakan  banjir  yang berasal  dari  luapan  air  laut,  sehingga  daerah  yang pertama  kali  terdampak  banjir  ini  adalah  daerah pesisir  laut.  Terutama  daerah  pesisir  laut  yang memiliki  elevasi  lebih  rendah  dari  muka  air pasang.  Semakin  jauh  daerah  tersebut  dari  garis pantai  maka  akan  menurunkan  tingkat  kerawanan terkena banjir rob.
Elevasi; kriteria ini merupakan kriteria yang cukup penting,  karena  karakteristik  banjir  rob  akan menggenangi  daerah  dengan  elevasi  lebih  rendah dari muka air pasang.
Slope ;  faktor  kemiringan  atau slope merupakan salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  resiko terkena  banjir  rob.  Hal  itu  karena  banjir  rob  akan lebih  mudah  menggenangi  lokasi  yang  cenderung lebih datar.
Aspek; sama halnya dengan faktor kemiringan atau slope , faktor aspek ini menganalisa arah
kemiringan  dari  suatu  lokasi.  Sebagai  contoh  di daerah  pinggir  sungai  yang  memiliki  arah kemiringan/aspek  kearah  pemukiman  sekitarnya, apabila  terjadi  banjir  rob  dari  luapan  air  sungai maka  banjir  tersebut  akan  mengalir  kearah pemukiman  disekitarnya  sesuai  dengan  arah kemiringan/aspek pada daerah tersebut. Begitupun sebaliknya,  apabila  daerah  dipinggir  sungai tersebut  memiliki  arah  kemiringan/  aspek  kearah sungai,  maka  luapan  air  sungai  tidak  akan berdampak luas.
Drainage  density ;  pada  lokasi  penelitian  terdapat banyak drainase yang tidak berfungsi dengan baik, seperti  tersumbat  akibat  pembuangan  sampah sembarangan.  Sehingga  kriteria  ini  cukup  penting karena berkaitan erat dengan penyebab banjir serta penanggulangan ketika terjadi banjir.

## Metode
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif yang deskriptif. Penelitian ini dilakukan dalam  satu  wilayah  dan  waktu  tertentu,  guna mendapatkan gambaran menyeluruh tentang daerah  yang  berpotensi  (rawan)  banjir  rob  di wilayah  Medan  Utara.  Data  yang  digunakan bersumber  dari  beberapa  instansi  yaitu:  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (BAPPEDA) Sumatera  Utara,  Badan  Meteorologi,  Klimatologi dan  Geofisika  (BMKG)  Prov.  Sumatera  Utara, Dinas  Kehutanan  Prov.  Sumatera  Utara  dan instansi-instansi  lain  yang  terkait.  Dari  kriteria- kriteria  yang  telah  disepakati,  maka  selanjutnya dapat  disusun  struktur  kriteria  AHP,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Keterangan:
JT : jenis tanah; TGL: tata guna lahan; El: elevasi; JDS: jarak dari sungai; Sl: slope ; CH: curah hujan; JDL: jarak dari laut; As : aspek; DD: drainage density
Gambar 1 . Struktur kriteria AHP zona rawan banjir rob.
Selanjutnya  kriteria-kriteria  tersebut  akan  diberi nilai bobot agar dapat dilakukan perhitungan AHP. Penilaian  bobot  ini  melibatkan  para  ahli  dari bidang  akademisi  dan  beberapa  tokoh  masyarakat pada area penelitian dengan cara mengisi kuisioner perbandingan antar kriteria, seperti yang ditunjukkan  pada  contoh  Gambar  2.  Tahapan pertama  penilaian  bobot  antar  kriteria  dilakukan
Zona rawan banjir rob JT Sl El TGL JDS CH As JDL DD
dengan membandingkan tingkat intensitas kepentingan  antara  dua  kriteria.  Dasar  penilaian yang  digunakan  adalah  skala  dasar  dari  Saaty (2008)  yaitu  dengan  membagi  menjadi  sembilan skala, seperti dijelaskan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Skala penilaian antar kriteria
Intensitas kepentingan Keterangan 1 Sama pentingnya 2 Kurang penting 3 Cukup penting 4 Cukup lebih penting 5 Kepentingannya tinggi 6 Kepentingannya lebih tinggi 7 Sangat penting 8 Amat sangat penting 9 Paling penting

## Gambar 2. Kuisioner perbandingan kriteria curah hujan dan jenis tanah
Nilai-nilai  skala  perbandingan  antar  kriteria  yang telah  disepakati  tersebut,  disusun  dalam  tabel matriks  yaitu  pada  Tabel  2.  Selanjutnya  akan dilakukan  tahapan  perhitungan  AHP,  seperti dirangkum  dari  Gumusay  (Gumusay et  al .,  2016), yang  pertama  menentukan  nilai  normalisasi dengan  membagi  nilai  tiap  kriteria  dengan  total nilai  tiap  kolom.  Kemudian  menjumlahkan  tiap baris  nilai  hasil  normalisasi  sehingga  akan didapatkan  nilai priority  vector seperti  Tabel  4. Selanjutnya  menghitung  bobot  per  kriteria  (W) dengan  membagi  nilai  per priority  vector dengan jumlah  total priority  vector ,  sesuai  pada  Tabel  3, dan  yang terakhir  melakukan uji konsistensi  AHP. Tahapan  uji  konsistensi  berturut-turut  adalah: menghitung perkalian matrik antara bobot (W) dan skor  kriteria  (A),  hasil  perkalian  matrik  dibagi dengan bobot (W) dari kriteria tersebut, menghitung  nilai λ max , dengan  Persamaan  (1), kemudian  menentukan  nilai random  consistency (RI)  berdasarkan  Tabel  7,  menghitung  nilai
consistency  index (CI),  dan  yang  terakhir menghitung nilai consistency ratio (CR).
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = ∑ (𝐴×𝑊) 𝑡 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (2)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 < 0,1 (3) Tabel 2. Bobot kriteria (W) Kriteria Bobot Elevasi (El) 0,234 Slope (Sl) 0,099 Aspek (As) 0,058 Jarak dari laut (JDL) 0,181 Jarak dari sungai (JDS) 0,194 Tata guna lahan (TGL) 0,117 Curah hujan (CH) 0,050 Drainage density (DD) 0,033 Jenis tanah (JT) 0,033
Analisa  yang dihasilkan  melalui  AHP  ini  nantinya akan dilakukan` analisis spasial menggunakan GIS dengan  tahapan  yang  pertama  adalah  proses digitasi peta  menggunakan  GIS;  setiap  peta  yang diperoleh  dari  instansi  terkait  harus  dipastikan bahwa  peta  tersebut  siap  untuk  diolah  dengan menggunakan software GIS.  Syarat  sebuah  peta dinyatakan  siap  untuk  diproses  lanjut  pada penelitian  ini,  adalah:  (a)  peta tersebut  merupakan file dengan  format  GIS  (.shp),  (b)  peta  tersebut memuat keterangan  yang dibutuhkan  seperti  nama kecamatan, penggunaan lahan dan lain sebagainya, (c)  peta  yang  akan  diolah  harus  sesuai  dengan kondisi  real  di  lapangan.  Berikutnya  klasifikasi parameter  pada  peta  eksisting; proses  klasifikasi ini  adalah  merubah  parameter  yang  ada  pada  peta eksisting  menjadi  nilai  agar  dapat  diolah  secara aritmatik  dalam  perhitungan  AHP.  Penentuan klasifikasi  ini  dilakukan  melalui  diskusi  bersama para  ahli  yang  berkompeten.  Klasifikasi  akan dibagi  dengan  lima  tingkat  resiko  yang  memiliki skor  dan  warna  yang  berbeda.  Pengklasifikasian tiap kriteria ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 3. Matriks perbandingan antar kriteria (A)
Kriteria El Sl As JDL JDS TGL CH DD JT El 1,00 3,00 4,0 2,00 1,00 3,00 4,0 5 5 Sl 0,33 1,00 2,0 0,50 0,50 0,50 2,0 4 4 As 0,25 0,50 1,0 0,25 0,25 0,33 2,0 2 2 JDL 0,50 2,00 4,0 1,00 1,00 2,00 4,0 5 5 JDS 1,00 2,00 4,0 1,00 1,00 2,00 4,0 5 5 TGL 0,33 2,00 3,0 0,50 0,50 1,00 3,0 3 3 CH 0,25 0,50 0,5 0,25 0,25 0,33 1,0 2 2 DD 0,20 0,25 0,5 0,20 0,20 0,33 0,5 1 1 JT 0,20 0,25 0,5 0,20 0,20 0,33 0,5 1 1 Ʃ = 4,07 11,50 19,5 5,90 4,90 9,83 21,0 28 28 CH JT
9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Tabel 4. Nilai priority vector pada tiap kriteria Kriteria El Sl As JDL JDS TGL CH DD JT Priority vector El 0,25 0,26 0,21 0,34 0,20 0,31 0,19 0,18 0,18 2,108 Sl 0,08 0,09 0,10 0,08 0,10 0,05 0,10 0,14 0,14 0,890 As 0,06 0,04 0,05 0,04 0,05 0,03 0,10 0,07 0,07 0,522 JDL 0,12 0,17 0,21 0,17 0,20 0,20 0,19 0,18 0,18 1,627 JDS 0,25 0,17 0,21 0,17 0,20 0,20 0,19 0,18 0,18 1,750 TGL 0,08 0,17 0,15 0,08 0,10 0,10 0,14 0,11 0,11 1,055 CH 0,06 0,04 0,03 0,04 0,05 0,03 0,05 0,07 0,07 0,448 DD 0,05 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,02 0,04 0,04 0,300 JT 0,05 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,02 0,04 0,04 0,300 Ʃ = 9,000 Tabel 5. Klasifikasi tiap kriteria Kriteria Skor Kriteria Skor Kriteria Skor Elevasi (El) Jarak dari laut (JDL) Curah hujan (CH) >4 m 1 13,01-16 km 1 159-161 mm 1 3,01-4 m 2 10,01-13 km 2 161,01-166 mm 2 2,01-3 m 3 7,01-10 km 3 166,01-171 mm 3 1,01-2 m 4 4,01-7 km 4 171,01-177 mm 4 0-1 m 5 0-4 km 5 177,01-181 mm 5 Slope (Sl) Jarak dari sungai (JDS) Drainage density (DD) >15% 1 >600 m 1 Very low 1 10,01-15% 2 450,01-600 m 2 Low 2 6,01-10% 3 300,01-450 m 3 Moderate 3 3,01-6% 4 150,01-300 m 4 High 4 0-3% 5 0-150 m 5 Very high 5 Aspek (As) Tata guna lahan (TGL) Jenis tanah (JT) Utara dan Timur Laut 1 Mangrove 1 Alluvial 1 Timur dan Barat Laut 2 Persawahan, ladang, tambak dan kebun 2 Fluviomarine 3 Barat 3 Fasilitas publik 3 Reklamasi 4 Tenggara 4 Industri, pergudangan, perdagangan dan transportasi 4 Rawa 5 Selatan dan Barat Daya 5 Pemukiman 5 Tabel 6. Klasifikasi parameter Tingkat kerawanan banjir rob Skor Notasi warna Sangat rendah 1 Hijau tua Rendah 2 Hijau muda Sedang 3 Kuning Tinggi 4 Jingga Sangat tinggi 5 Merah Tabel 7. Nilai Konsistensi acak (RI) Ukuran matriks 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Lokasi  penelitian  dibagi  menjadi  area-area  atau grid  dengan  ukuran  10  m  x  10  m  menggunakan GIS,  dengan  pertimbangannya  agar  penilaian keputusan  zona  rawan  banjir  rob  dapat  rasional dan aktual, area seluas 100 m 2 diasumsikan kurang lebih  sama  dengan  luas  area  yang  dibutuhkan untuk  hunian  per  satu  keluarga,  dan  penentuan ukuran  juga  mempertimbangkan  kemampuan
maksimal  dari hardware untuk  mengolah  data GIS. Tahap  terakhir  adalah    proses  integrasi  AHP dan  GIS  yaitu penggabungan  semua  peta  dan penskoran  AHP.  Proses  ini  adalah  menjumlahkan nilai (hasil perkalian skor grid dengan bobot AHP) pada grid dengan  posisi  yang  sama  dari  semua kriteria.  Setelah  terbentuk  peta  zona  rawan  banjir rob,  maka  selanjutnya  harus  dilakukan  proses
verifikasi  yaitu  untuk  menguji  kebenaran  dari zonasi  tersebut.  Proses  verifikasi  ini  dilakukan dengan  mengambil  langsung  bukti  berupa  citra atau  foto  pada  kondisi  real  di  lapangan.  Untuk mendeteksi  banjir  dengan  analisis  gambar,  pada beberapa  studi  literatur  umumnya  terdiri  dari  tiga cara, yaitu: (a) penggunaan gambar dari satelit; (b) penggunaan  gambar  dari  kamera  tetap  di  tanah; dan  (c)  penggunaan  gambar  dari  pesawat  terbang atau unmanned  aerial  vehicle (UAV)  atau  yang biasa dikenal dengan drone. Dengan mempertimbangkan  akurasi  data,  biaya  dan fleksibilitas,  maka  metode  UAV  adalah  metode yang  relatif  lebih  murah,  lebih  fleksibel  namun dapat  menghasilkan  akurasi  gambar  yang  baik, bahkan dalam kondisi cuaca buruk (Popescu et al. , 2017).  Agar  mendapatkan  hasil  yang  maksimal dalam  proses  verifikasi  ini,  maka  ada  beberapa kriteria  yang  bisa  dijadikan  pedoman,  antara  lain: (1)  verifikasi  menggunakan  Teknologi Unmanned Aerial  Vehicle (UAV)  yang  mempunyai  kamera untuk  mengambil  foto  udara  dengan  luas  area minimal 100m x 100m, (2) pengambilan foto udara dilakukan  pada  kondisi  sebelum  dan  saat  terjadi banjir  rob  pada  area  yang  sama,  (3)  foto  udara diambil  pada  ketinggian  ±50  m  dari  muka  tanah, agar  dapat  dianalisa  dengan  akurat,  (4)  setiap  foto udara  harus  memiliki overlap agar  dapat  dengan mudah  dilakukan  penggabungan,  dan  (5)  foto udara  diambil  pada  kondisi  hari  terang.  Tahapan pada  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bagan  alur penelitian pada Gambar 3.
Gambar 3. Bagan alir penelitian

## Hasil dan Pembahasan

## Uji konsistensi AHP
Setelah  didapatkan  nilai  bobot  semua  kriteria, maka  dilakukan  uji  konsistensi  AHP  dengan tahapan sebagai berikut:
1. Menghitung  perkalian  matrik  antara  bobot  dan skor kriteria.
0,234 [ 1 0,33 0,25 0,5 1 0,33 0,25 0,2 0,2 ] + 0,099 [ 3 1
0,5 2 2 2 0,5 0,25
0,25] + 0,058 [ 4 2 1 4
4 3 0,5 0,5 0,5] + 0,181 [ 2
0,5 0,25 1 1 0,5 0,25 0,2 0,2 ] + 0,194
[ 1
0,5 0,25 1 1 0,5 0,25 0,2 0,2 ]
+ 0,117
[ 3 0,5 0,33 2
2 1
0,33 0,33 0,33] + 0,05 [ 4 2 2 4 4 3 1 0,5 0,5] + 0,033 [ 5 4 2 5 5 3
2 1 1] + 0,033 [ 5 4 2 5 5 3
2 1 1] =
[ 2,203 0,906 0,532 1,689 1,807 1,104 0,453 0,306 0,306] (4) 2. Hasil perkalian  matriks tiap kriteria dibagi  lagi dengan bobot dari kriteria tersebut, yaitu:
2,203 0,234 = 9,409; 1,689 0,181 = 9,348; 0,453 0,05 = 9,097; 0,906 0,099 = 9,158; 1,807 0,194 = 9,293; 0,306 0,033 = 9,177; (5) 0,532 0,058 = 9,179; 1,104 0,117 = 9,417; 0,306 0,033 = 9,177 3. Menghitung nilai λ max dengan cara menjumlahkan  semua  hasil  pada  Persamaan  5 dan dibagi dengan jumlah kriteria, yaitu:
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 83,225 9 = 9,251 (6) 4. Menghitung nilai indeks konsistensi/
consistency  index (CI)  dengan  cara  sebagai berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 =
9,251 − 9 9 − 1 = 0,031 (7)
5. Menentukan  nilai  konsistensi  acak/ random consistency (RI)  berdasarkan  Tabel  7,  yaitu
1,45.
6. Menghitung  nilai  rasio  konsistensi/ consistency ratio (CR) dengan rumus:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,031 1,45 = 0,021 (8)
Dari hasil perhitungan uji konsistensi AHP di atas, didapatkan  nilai  CR  lebih  kecil  dari  0,1  sehingga analisa  AHP  ini  dapat  dinyatakan  konsisten.
Pengumpulan data Penentuan kriteria Peninjauan lokasi Diskusi dengan pakar dan masyarakat setempat Pembobotan AHP Penggambaran AHP dan analisis spasial dengan GIS
Pemeringkatan zona rawan banjir
Proses verifikasi
Gambar 4. Peta hasil klasifikasi tiap kriteria: (a) elevasi, (b) slope , (c) aspek, (d) jarak dari laut, (e) jarak dari sungai, (f) tata guna lahan, (g) curah hujan, (h) drainage density , (i) jenis tanah

## Hasil penskoran dan klasifikasi dengan GIS
Klasifikasi  yang  telah  dilakukan  sesuai  Tabel  5, selanjutnya  di- integrasi -kan  dengan  GIS  di  mana klasifikasi  dibagi  dalam  lima  tingkat  (Tabel  6). Hasil  klasifikasi  tersebut  berupa  peta  masing- masing  kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4. Dilihat  dari  dokumentasi  yang  ada,  kondisi  banjir rob yang  melanda area Medan Utara sudah sangat parah,  pada  tahun  2017  diberitakan  ketinggian  air maksimum ketika terjadi banjir rob telah mencapai
50  cm  (Santama,  2017).  Setelah  dilakukan klasifikasi,  terlihat  bahwa  area  Medan  Utara mempunyai  elevasi  lebih rendah di sisi utara yang berbatasan  dengan  laut.  Dampak  dari  banjir  rob semakin  parah  ketika  melanda  area  pemukiman, terlihat  pada  Gambar  4(f),  klasifikasi  area pemukiman  banyak  yang  berada  pada  daerah dengan  elevasi  rendah.  Dari  hasil  klasifikasi slope pada  Gambar  4(b),  area  Medan  Utara  mayoritas memiliki  tingkat  resiko  tinggi,  karena  kondisi lahan yang sebagian besar mempunyai kemiringan
(a)
(b) (d) (e) (g) (h) (c) (f) (i)
rendah.  Hal  ini  diperparah  juga  dengan  dengan drainage  density yang  cukup  tinggi  pada  Gambar 4(h).  Banjir  rob  yang  melanda  masyarakat  Medan Utara  sebagian  berasal  dari  luapan  air  sungai,  Hal ini  terlihat  pada  Gambar  4(e)  yang  menunjukkan bahwa  area  ini  dilalui  cukup  banyak  sungai. Kondisi curah hujan yang tinggi pada Gambar 4(g) menyebabkan  air  pasang  yang  bergerak  ke  darat tertahan aliran air yang bersumber dari hujan deras sehingga kondisi ini yang menyebabkan banjir rob (detikNews,  2012).  Dari  jenis  tanah  pada  Gambar 4(i),  kondisi  tanah  pada  daerah  utara  justru  tanah dengan  kondisi  yang  tidak  mudah  menyerap  air
sehingga  semakin  meningkatkan  resiko  banjir  rob pada daerah tersebut.

## Hasil penggabungan semua peta klasifikasi
Peta  klasifikasi  kriteria  di  atas  selanjutnya  dibuat grid  dengan  ukuran  10  m  x  10  m,  sehingga  setiap setiap  grid  berisi  skor  dari  ke  9  kriteria.  Skor masing-masing  kriteria  tersebut  dikalikan  dengan bobot  kriterianya  dan  dijumlahkan  keseluruhan. Hasil  peta  zonasi  dari  skor  AHP  tersebut  dapat terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta AHP zona rawan banjir rob di Medan Utara
Gambar 6. Hasil verifikasi: (a) kondisi sebelum terjadi banjir rob, (b) kondisi ketika terjadi banjir rob, (c) lokasi verifikasi.
(a) (b) Lokasi verifikasi (c)
Hasil analisa dari peta zonasi tersebut, menunjukkan  bahwa  area  yang  memiliki  tingkat kerawanan banjir rob tinggi berada pada sisi utara. Ada  beberapa  lokasi  seperti  pelabuhan,  meskipun berada  dipaling  utara,  namun  hanya  memiliki tingkat  kerawanan  sedang.  Hal  ini  dikarenakan desain  ketinggian  bangunan  tersebut  sudah memperhitungkan  bahaya  banjir  rob.  Lokasi dengan  tingkat  kerawanan  banjir  rob  tinggi  dan sangat  tinggi,  diakibatkan  oleh  banjir  rob  melalui sungai yang terletak tidak jauh dari muara laut.

## Proses verifikasi
Proses  ini  menguji  kebenaran  hasil  zonasi  yang telah  dibuat  dengan  cara  melakukan  tinjauan langsung ke lapangan saat terjadi banjir rob seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Verifikasi dilakukan tanggal 4 Juli 2019 pada waktu sebelum dan  saat  terjadi  banjir  rob.  Lokasi  yang  dipilih untuk  verifikasi  adalah  lokasi  dengan  tingkat kerawanan  tinggi.  Hasil  verifikasi  di  lapangan, banjir  rob  menggenangi  pemukiman  setinggi  ±40 cm dan durasi terjadinya banjir sekitar 4-5 jam.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan analisa yang telah dilakukan pada  penelitian  ini,  maka  ada  beberapa  poin kesimpulan  yang  dapat  disampaikan  adalah pemetaan  zona  rawan  banjir  dapat  dilakukan secara  rasional  dan  konsisten  berdasarkan  AHP dengan  mempertimbangkan  2  aspek,  yaitu  aspek teknis berupa elevasi, slope , aspek, jarak dari  laut, jarak  dari  sungai,  curah  hujan,  jenis  tanah  dan drainage  density , dan  juga  dengan  aspek  sosial lingkungan berupa tata guna lahan.
Pada  saat  ini  dari  hasil  analisa  tingkat  kerawanan banjir  rob  di  area  Medan  Utara,  didapatkan  hasil: (a) tingkat kerawanan sangat rendah seluas 284,81 ha  (3,02%),  (b)  tingkat  kerawanan  rendah  seluas 3.176,83  ha  (33,72%),  (c)  tingkat  kerawanan sedang  seluas  4.411,92  ha  (46,83%),  (d)  tingkat kerawanan tinggi seluas 1.515,98 ha (16,09%), (d) tingkat  kerawanan  sangat  tinggi  seluas  30,91  ha (0,33%).  Dari hasil analisa diketahui  bahwa dari 3 kecamatan  pada  Medan  Utara,  Kecamatan  Medan Labuhan  memiliki  daerah  terbesar  untuk  tingkat kerawanan  yang sangat  tinggi (skor  AHP  4,3–4,7) yaitu  18,04  ha.  Namun  apabila  kita  juga memperhatikan  daerah  dengan  tingkat  kerawanan banjir  rob  tinggi  (skor  AHP  3,7-4,3),  maka  di Kecamatan  Medan  Belawan  justru  yang  memiliki daerah  terbesar  dengan  tingkat  kerawanan  tinggi (712,71 ha) dan sangat tinggi (12,87 ha).
Dari hasil penskoran daerah rawan banjir rob pada tingkat  kelurahan,  diketahui  bahwa  peringkat  3
besar  untuk  daerah  yang  paling  rawan  terkena banjir  rob  dengan  parameter  luas  area  yang beresiko  tinggi  dan  sangat  tinggi,  antara  lain:  (a) Kecamatan  Medan  Labuhan  -  Kelurahan  Nelayan Indah  dengan  luas  area  316,12  ha.  (b)  Kecamatan Medan  Belawan  –  Kelurahan  Pulau  Sicanang dengan luas area  231,96 ha. (c) Kecamatan Medan Belawan – Kelurahan Bagan Deli dengan luas area 133,87 ha.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  Dr.  Ir. Ahmad  Perwira  Mulia,  M.Sc  selaku  ketua  dosen yang membimbing jalannya penelitian ini, Dr. Zaid Perdana  Nasution,  ST,  MT;  Dr.  Ir.  Fahmi,  ST, M.Sc,  IPM;  Ridwan  Anas,  ST,  MT,  Ph.D  dan Medis S. Surbakti, ST, MT, Ph.D sebagai para ahli yang    memberi  masukan  serta  arahan  pada penelitian  ini,  Ahmad  Bima  Nusa,  ST.  MT. sebagai  rekan  yang  bersama-sama  melakukan penelitian dengan penulis, Ivan Indrawan, ST. MT. dan Muhammad Faisal, ST. MT. sebagai para  ahli yang  memberikan  saran  penilaian  skor  kriteria dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Agarwal,  E.,  Agarwal,  R.,  Garg,  R.,  &  Garg,  P. (2013). Delineation of groundwater potential zone: an  AHP/ANP  approach. Journal  of  Earth  System Science , 122 (3), 887–898.
Ahakili, B. (2016). Metode multi  criteria planning of  urban  infrastructure  system  (MCPUIS)  dalam perencanaan  tata  ruang  wilayah  perkotaan. Jurnal Technopreneur (JTech) , 4 (1), 43–51.
Al-Harbi,  K.  M.  A.-S.  (2001).  Application  of  the AHP in project management. International Journal of Project Management , 19 (1), 19–27.
Aydi,  A.,  Abichou,  T.,  Nasr,  I.  H.,  Louati,  M.,  & Zairi, M. (2016). Assessment of land suitability for olive  mill  wastewater  disposal  site  selection  by integrating  fuzzy  logic,  AHP,  and  WLC  in  a  GIS. Environmental Monitoring and Assessment , 188 (1), 59.
Calizaya,  A.,  Meixner,  O.,  Bengtsson,  L.,  & Berndtsson,  R.  (2010).  Multi-criteria  decision analysis  (MCDA)  for  integrated  water  resources management  (IWRM)  in  the  Lake  Poopo  Basin, Bolivia. Water  Resources  Management , 24 (10), 2267–2289.
Chabuk,  A.  J.,  Al-Ansari,  N.,  Hussain,  H.  M., Knutsson,  S.,  &  Pusch,  R.  (2017).  GIS-based assessment  of  combined  AHP  and  SAW  methods
for  selecting  suitable  sites  for  landfill  in  Al- Musayiab  Qadhaa,  Babylon,  Iraq. Environmental Earth Sciences , 76 (5), 209.
Chowdary,  V.,  Chakraborthy,  D.,  Jeyaram,  A., Murthy, Y. K., Sharma, J., & Dadhwal, V. (2013). Multi-criteria  decision  making  approach  for watershed  prioritization  using  analytic  hierarchy process  technique  and  GIS. Water  Resources Management , 27 (10), 3555–3571.
DetikNews. (2012). Selain Supermoon, Banjir Rob di  Medan  juga  Disebabkan  Curah  Hujan  Tinggi. Retrieved from news.detik.com website: https://news.detik.com/berita/d-1912589/selain- supermoon-banjir-rob-di-medan-juga-disebabkan- curah-hujan- tinggi?_ga=2.5504054.4473571.1564980712- 994419755.1527820920
Gumusay,  M.  U.,  Koseoglu,  G.,  &  Bakirman,  T. (2016). An assessment of site suitability for marina construction  in  Istanbul,  Turkey,  using  GIS  and AHP multicriteria
decision
analysis.
Environmental Monitoring and Assessment , 188 (12), 677.
Kamali,  M.,  Alesheikh,  A.  A.,  Khodaparast,  Z., Hosseinniakani,  S.  M.,  &  Borazjani,  S.  A.  A. (2015). Application of delphi-AHP  and  fuzzy-GIS approaches  for  site  selection  of  large  extractive industrial units  in Iran. Journal  of Settlements and Spatial Planning , 6 (1), 9.
Khodaparast,  M.,  Rajabi,  A.  M.,  &  Edalat,  A. (2018).  Municipal  solid  waste  landfill  siting  by using GIS and analytical hierarchy process (AHP): a  case  study  in  Qom  city,  Iran. Environmental Earth Sciences , 77 (2), 52.
Kurniawan,  L.  (2014).  Kajian  Banjir  Rob  di  Kota Semarang (Kasus Dadapsari). Alami , 8 (2).
Marfai, M. A., King, L., Sartohadi, J., Sudrajat, S., Budiani, S. R., & Yulianto, F. (2008). The impact of  tidal  flooding  on  a  coastal  community  in
Semarang, Indonesia. The Environmentalist , 28 (3), 237–248.
Ouma, Y. O., & Tateishi, R. (2014). Urban Flood Vulnerability  and  Risk  Mapping  Using  Integrated Multi-Parametric  AHP  and  GIS:  Methodological Overview  and  Case  Study  Assessment,  Water,  6, 1515–1545 .
Papaioannou,  G.,  Vasiliades,  L.,  &  Loukas,  A. (2015).  Multi-criteria  analysis  framework  for potential  flood  prone  areas  mapping. Water Resources Management , 29 (2), 399–418.
Popescu,  D.,  Ichim,  L.,  &  Stoican,  F.  (2017). Unmanned  aerial  vehicle  systems  for  remote estimation  of  flooded  areas  based  on  complex image processing. Sensors , 17 (3), 446.
Rahardjo,  J.,  Yustina,  R.,  &  Stok,  R.  E.  (2004). Penerapan  multi-criteria  decision  making  dalam pengambilan  keputusan  sistem  perawatan. Jurnal Teknik Industri , 2 (1), 1–12.
Saaty,  T.  L.  (2008).  Decision  making  with  the analytic  hierarchy  process. International  Journal of Services Sciences , 1 (1), 83–98.
Santama, J. (2017). Banjir Rob 50 Cm di Belawan Sumut, Ratusan Rumah Terendam. Retrieved from news.detik.com website: https://news.detik.com/berita/d-3485681/banjir- rob-50-cm-di-belawan-sumut-ratusan-rumah- terendam?_ga=2.253377292.4473571.1564980712 -994419755.1527820920
Serbu, R., Marza, B., & Borza, S. (2016). A spatial Analytic  Hierarchy  Process  for  identification  of water  pollution  with  GIS  software  in  an  eco- economy environment. Sustainability , 8 (11), 1208.
Wątróbski, J., Jankowski, J., Ziemba, P., Karczmarczyk, A., & Zio\lo, M. (2019). Generalised framework for multi-criteria method selection. Omega , 86 , 107–124